kde 객체의 출력 해상도 설정

Question

R의 ks 라이브러리에서 kde 함수를 사용하여 만든 kde 객체의 출력 해상도를 올바르게 설정하는 방법을 알아 내려고합니다. 기본적으로 내가 먹는 SpatialPoints 객체가 있습니다. 출력을 래스터로 변환합니다. 이 래스터의 셀에 특정 해상도를 지정하고 싶습니다.

다음은 meuse 데이터 세트를 사용하는 예입니다.

library(ks) 
library(raster) 
data(meuse) 
points = data.frame(meuse$x,meuse$y) 
raster(kde(points,Hlscv(points))) 

이 코드에서 얻을 출력은 다음과 같습니다

class  : RasterLayer 
dimensions : 151, 151, 22801 (nrow, ncol, ncell) 
resolution : 31.37394, 46.03558 (x, y) 
extent  : 177628.8, 182366.2, 328186.8, 335138.2 (xmin, xmax, ymin, ymax) 
projection : NA 
values  : in memory 
min value : 0 
max value : 2.925851e-07 

나는 내가 원하는 것을 할 출력 해상도 (출력의 세 번째 행)를 설정하는 방법을 찾고 싶어요.

이제 kde에 'gridsize'및 'bgridsize'옵션이 있다는 것을 알고 있으며이 옵션을 사용하여 각 치수에서 원하는 점 수나 셀 수를 설정합니다. 그러나 출력 범위를 알지 못하면 특정 해상도를 얻기 위해 셀 수를 계산할 수 없습니다.

내가 가진 한 가지 생각은 적절한 차원의 H 값을 사용하여 각 차원의 최소 및 최대 좌표를 버퍼링하고 kde 출력의 범위를 미리 파생시키는 것입니다. 그러나, 나는 이것이 대각선 행렬들에서만 H와 같이 작용할 것이라고 생각하고, 그래서 그것은 완전한 2x2 H- 값 행렬로 구현 될 수 있을지 확신하지 못한다.

래스터를 리샘플링 할 수 있다는 것을 알고 있지만 저해상도 kde 객체에서 나오지 않도록하고 싶습니다.

Answer 1

내가 주위를 파고되었다하고,이 것을 발견 입력 점과 비교 한 출력 kde 래스터 범위의 증가와 H 매개 변수 간의 일관된 관계. 이것이 왜 그런지는 모르겠지만 (구현이나 사물 뒤에있는 수학으로 인해), 모든 경우에 적용될 수는 없지만 일관되게 작동하기 때문에이를 전달합니다.즉, I (이 식 아닌 코드) 것을 발견

for (i in seq(1:10)){ 
    pts = data.frame(x=rnorm(100,300000,2500),y=rnorm(100,4000000,2500)) 
    rangePtsX <- diff(range(pts$x)) 
    rangePtsY <- diff(range(pts$y)) 
    H <- Hlscv(pts) 
    ras <- raster(kde(pts,H)) 
    rangeRasX <- xmax(ras) - xmin(ras) 
    rangeRasY <- ymax(ras) - ymin(ras) 
    rangeDiffX <- rangeRasX - rangePtsX 
    rangeDiffY <- rangeRasY - rangePtsY 
    print(paste("rangeDiffX/hX:",rangeDiffX/sqrt(H[1,1]),"rangeDiffY/hY:",rangeDiffY/sqrt(H[2,2]))) 
} 

이것의 출력은 :

[1] "rangeDiffX/hX: 7.37104456534156 rangeDiffY/hY: 7.37763153209006" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39015683159216 rangeDiffY/hY: 7.39151926375274" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39492769120192 rangeDiffY/hY: 7.39414077521017" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39909462708713 rangeDiffY/hY: 7.39917867776494" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39801448966617 rangeDiffY/hY: 7.39779576937998" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39679742756067 rangeDiffY/hY: 7.39745249174806" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39405975028797 rangeDiffY/hY: 7.39368126656615" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.3913950522465 rangeDiffY/hY: 7.38980236385133" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39988585440102 rangeDiffY/hY: 7.39988850314936" 
[1] "rangeDiffX/hX: 7.39529001635855 rangeDiffY/hY: 7.39475036015628" 

거기에서

(range(coordinates(output)) - range(coordinates(input)))/H = ~7.4 for each dimension. 

다음 코드를 고려 최적의 셀 수를 계산하는 함수를 작성하는 것이 간단했습니다.

gridSize <- function(pts,H,res){ 
    sizeX <- (diff(range(pts[,1])) + (7.4 * sqrt(H[1,1])))/res 
    sizeY <- (diff(range(pts[,2])) + (7.4 * sqrt(H[2,2])))/res 
    c(sizeX,sizeY) 
} 

이뿐만 아니라 다른 선택기 작동합니다

for (hMethod in c("Hlscv","Hlscv.diag","Hscv","Hpi","Hpi.diag")){ 
    for (i in seq(1:5)){ 
     pts <- data.frame(x=rnorm(100,300000,2500),y=rnorm(100,4000000,2500)) 
     ras <- raster(kde(pts,eval(call(hMethod,x=pts)),gridsize=gridSize(pts,H,30))) 
     print(paste("xres:",xres(ras),"yres:",yres(ras))) 
    } 
} 

가 생산 :

내가 원하는 30의 값에 가까운 결과를

[1] "xres: 29.8498137761045 yres: 29.8456700392426" 
    [1] "xres: 29.9573491524671 yres: 29.9874090657282" 
    [1] "xres: 29.968525344047 yres: 29.9580897162408" 
    [1] "xres: 29.9498803408057 yres: 29.964382664777" 
    [1] "xres: 29.9711108728299 yres: 29.9773401860409" 
    [1] "xres: 29.9950831714231 yres: 29.9658642153949" 
    [1] "xres: 29.9905564968586 yres: 29.982738272666" 
    [1] "xres: 29.9527729769381 yres: 29.9855591986985" 
    [1] "xres: 29.9786535322154 yres: 29.9594421322198" 
    [1] "xres: 29.9461263582666 yres: 29.9587155045891" 
    [1] "xres: 32.1494143184879 yres: 31.9656619568261" 
    [1] "xres: 31.3425525696929 yres: 31.7046601198584" 
    [1] "xres: 31.9515186102478 yres: 31.9042586036464" 
    [1] "xres: 31.5043829006183 yres: 30.0677630099221" 
    [1] "xres: 31.1816325999623 yres: 30.782974425409" 
    [1] "xres: 29.4406922338173 yres: 28.70952461795" 
    [1] "xres: 31.0945577583419 yres: 31.2995894646556" 
    [1] "xres: 29.3060327529272 yres: 29.4708662690499" 
    [1] "xres: 29.502732054192 yres: 29.3034911939017" 
    [1] "xres: 30.0529058397693 yres: 29.2893540247008" 
    [1] "xres: 27.7898933275596 yres: 29.1928490584976" 
    [1] "xres: 27.7628745096943 yres: 27.5794864810828" 
    [1] "xres: 28.9513504972817 yres: 29.7665791290592" 
    [1] "xres: 28.9569389967698 yres: 29.2103688932787" 
    [1] "xres: 28.6005579365073 yres: 29.3701912564357" 

(고유 오류의 정수 선택에있다 kde의 그리드 셀). 좀 더 정확한 해상도를 원한다면 여기에서 래스터를 다시 샘플링/분해 할 수 있습니다.

Answer 2

제 첫 번째 언급에서 말한 것처럼 : gridsize = range/resolution은 상대적으로 훌륭한 그리드 아래에 설명되어 있습니다 (기본 해상도와 비교할 수있는 것으로 선택). 그런 다음 더 거친 그리드를 보여줍니다. blindJesse가 지적했듯이 "해상도"에 대한 단위는 내가 깨달은 것보다 더 복잡합니다. 이 시점에서 나는 공간-R 메일 링리스트에 편지 초안 작성 시작 bindJesse을 권합니다 :

gridsize.x <- diff(range(meuse@coords[,"x"]))/35 
gridsize.y <- diff(range(meuse@coords[,"y"]))/35 
gridsize.x 
#[1] 79.57143 
gridsize.y 
# [1] 111.3429 
rimage <- raster(kde(coordinates(meuse),Hlscv(coordinates(meuse)), 
            gridsize=c(gridsize.x,gridsize.y))) 
plot(rimage) 

gridsize.y <- diff(range(meuse@coords[,"y"]))/70 
gridsize.x <- diff(range(meuse@coords[,"x"]))/70 
rimage <- raster(kde(coordinates(meuse),Hlscv(coordinates(meuse)), 
     gridsize=c(gridsize.x,gridsize.y))) 
plot(rimage)